基于GF-1和MODIS时序NDVI的种植结构提取

摘要

cqvip:为提高作物识别精度、扩展数据适用范围,以两幅16 m空间分辨率的高分一号(GF-1)数据和23幅250 m分辨率的MODIS数据为数据源,首先进行GF-1的监督分类和MODIS NDVI时间序列的构建,然后利用监督分类结果和时间序列数据共同构造决策树模型,对石津灌区的主要作物进行遥感解译。由地面样本点和随机点进行精度检验,总体提取精度达到93. 13%,较单纯的监督分类,解译精度提高10%以上。结果表明该方法不仅能较好识别作物时空分布信息,而且能更好地发挥数据各自的优势。